Dataset关联性能优化

前言

如果两个Dataset进行join，每个woker的内存足够存放小的Dataset，此时最好的处理方式就是将小的Dataset进行广播，有关广播的知识可以参考这篇文章。

常见的Join优化

• 数据预处理
  在进行Join操作之前，可以尝试对原始数据进行预处理来减少Join的规模。例如，可以对数据进行筛选、过滤、排序等操作，以降低Join操作的数据量和复杂度。
• 数据分区
  Spark的性能和可伸缩性依赖于数据的分区。通过将数据集分区存储在多台机器上，可以使得Join操作在集群上并行运行。在进行Join操作之前，可以通过对数据进行分区来提高Join性能。尽量将Join操作中的两个数据集分区方式一致，以减少数据移动和网络通信开销。
• Broadcast Join
  当一个数据集的大小比较小而另一个数据集的大小较大时，可以考虑使用Broadcast Join。Broadcast Join会将小数据集复制到每个节点上，使得Join操作只在每个节点上进行，减少数据的传输和网络开销。
• 调整Join策略和参数
  Spark提供了多种Join操作的实现方式，每种方式有其适用场景和性能特点